强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何做出决策。以下是强化学习的一些关键技术和方法：
常见RL技术
- 值函数方法：通过估计值函数来指导智能体的行为。
- 策略梯度方法：直接学习最优策略。
- 蒙特卡洛方法：通过模拟来估计值函数或策略。
应用场景
强化学习在以下场景中有着广泛的应用：
- 游戏：如围棋、电子竞技等。
- 机器人控制：如自动驾驶、无人机等。
- 推荐系统：如电影推荐、新闻推荐等。
扩展阅读
更多关于强化学习的内容，您可以访问强化学习教程。
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中心位置展示强化学习在游戏领域的应用：